机器学习PAI easy rec导出的模型执行tf.graph进行部署优化。大佬们，有研究过的吗？

在进行模型部署优化时，确实可以使用tf.graph_util.convert_variables_to_constants和optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference等 TensorFlow 提供的工具和函数。这些工具可以帮助你优化模型以提高推理速度、减少模型大小等。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用这些工具来对模型进行部署优化：

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.framework import graph_util
from tensorflow.python.tools import optimize_for_inference_lib

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('/data_path/model_esmm_describecargo_v2/m1/1688940978/')

# 将变量转换为常量
def convert_variables_to_constants(sess, input_graph_def, output_node_names):
    frozen_graph_def = graph_util.convert_variables_to_constants(
        sess,
        input_graph_def,
        output_node_names.split(",")
    )
    return frozen_graph_def

# 进行推理优化
def optimize_for_inference(frozen_graph_def, input_node_names, output_node_names):
    optimized_graph_def = optimize_for_inference_lib.optimize_for_inference(
        frozen_graph_def,
        input_node_names.split(","),
        output_node_names.split(","),
        tf.float32.as_datatype_enum
    )
    return optimized_graph_def

# 获取计算图的定义
graph_def = model.signatures['serving_default'].graph.as_graph_def()

# 将变量转换为常量
frozen_graph_def = convert_variables_to_constants(model, graph_def, "output_node_names")

# 进行推理优化
optimized_graph_def = optimize_for_inference(frozen_graph_def, "input_node_names", "output_node_names")

# 保存部署优化后的模型
with tf.io.gfile.GFile('/data_path/exported_model_optimized.pb', 'wb') as f:
    f.write(optimized_graph_def.SerializeToString())

需要注意的是，您需要将代码中的input_node_names和output_node_names替换为您实际模型中的输入节点和输出节点的名称。

这段代码加载了模型，然后使用convert_variables_to_constants函数将变量转换为常量，最后使用optimize_for_inference函数对模型进行推理优化。优化后的模型可以通过SerializeToString()方法序列化，并保存到文件中。

在tf2中，model = tf.saved_model.load(saved_model_path) 可以直接load saved model ；不需要frozen graph，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”